こんにちは、人工知能のコースへようこそ。
今日のチュートリアルでは、深い畳み込みのクールな学習に関するセクションを開始しています。
ですから、それが何であるかを見てみましょう。
以前は、クールな学習について話しました。
だから私たちはエージェントと環境を記述している環境を持っていました。このベクトルはニューラルネットワークに送られ、最終的にq値が出力として得られました。
そしてもちろん、私たちは学習の部分を抑制する方法を見出しました。
アクションの部分である値に基づいてアクションがどのように決定されるかを知りました。
そして、私たちは行動選択政策と、深い学習の仕組みについてのさまざまなことについて話しました。
しかし、ここでのすべての主な概念は、実際の環境や状態からニューラルネットワークへとどのようにして到達するかということです。
まあ、ここへの移行は終わりです。
入力ベクトルは、ニューラルネットワークの入力Lehreであり、ベクトルです。
だから我々が見ているのはOKだから、私たちは実際に曲線を描いている。
それは我々が何も見ていない正しい言葉ではありません。
エージェントは基本的にこの情報を持っています。
したがって、環境はこの情報を解析しています。あなたが現在この状態にいるエージェントは、この単純な例のセクタで記述されています。このベクトルX-1の1
x
2の2で表されます。それはもっと複雑な環境であなたの全州です。
エージェントが観察することができるステートメントとその他すべての事柄が、ここでのポイントはベクトルとして存在するということです。
そして、それは、GPSシステムとそれ以外のものを除いて、実際の人生では実際の生活では起こらないということです。
しかし、現実の生活の中で私たちはほとんどの場合、私たちがGPSでも目を使う私たちの感覚を使う時間を使います。
私たちの脳には組み込まれていません。
それは、私たちの脳を通じて座標を教えてくれるわけではありません。
だから私たちはまだ目を使ってGPSを見て、そこで何が起こっているのか理解しています。
そして、これは、AIがベクトルとして環境に関する情報のようになることを欺くものです。
それはあまりにも単純ですが、それは実際の生活の中でどのように動作していません。
それは人間としての私たちの運営方法ではなく、最終的に人間と同様の挑戦をすることができるように、人間と同様の方法で操作できる人工知能を作りたいと考えています。
そして、人間の世界では、私たちは、これらの座標や、私たちに渡されてその環境内の状態を説明する他の種類のベクトルを持たないということはありません。
だから私たちはそれをもっと現実的にするために取り除かなければなりません。
そして、私たちは何を見ているのか、人間が情報を得るために何をするのか、それを何に置き換えることができますか？
ほとんどの場合、もちろん私たちはすべての感覚を見ることができますが、私たちの周りの世界について私たちが知っている情報の大半は、私たちの目を通してわかります。
それで、私たちが持っていた小さな矢を、全体的な畳み込みニューラルネットワークに変えようとしています。
これは私たちのオニックスからのものです。
第2位は痙攣のラリーだから、進化条件付きニューラルネットワークには非常に快適であることが重要だし、ODPの性交を済ませればそれがどのように機能しているのだろう。
または、次の2番の数字を見てみると、そこに非常に良い直感のチュートリアルがあります。
そこでここでは畳み込み演算を行い、実際にはこれを画像として見ようとしています。
これはネット環境のイメージです。
エージェントは実際に環境を見ています。
だから、この場合、彼はそこから見るようなものではないように、彼はそれのように見えるのです。
彼がコンピュータでこれをプレイしていて、この環境を見ることができ、エージェントを表すこの人物が実際に実際にどこにいるかを見ることができます。
実際の迷路であれば、人間はどんなものであれ、ウイルスに感染しているか、人間は内部から迷路が見えます。
エージェントはまったく同じことができるはずです。
彼が言ったことは、騒がしい騒ぎを経て、あなたは馬鹿をして、脚を引っ張ってそこに行くと、再び扁平になります。畳み込みのこれらのさまざまな部分について、附属書にあるニューラルネットワークについて知り、
人間が画像を処理するように、エージェントがサイトを使用しなければならず、環境がエージェントに供給している画像を処理しなければならないため、ニューラルネットワークに入る入力があります。
そしてこれの美しさは、それがより現実的であり、色合いのようなものであるということだけではありません。
実際の年齢は人間の場合と同じくらいですが、より複雑な環境を処理することができます。
たとえば、人間がビジョンを持つような環境に人工知能を結びつけることができるという理由で、誰かがこのような環境で私たちのために作成したような情報のベクトルを得るのではなく、Doomやその他のゲームをプレイする方法ですとのです。
あなたがこのゲームをプレイしているときに人間として、あなたはこの絵を正確に見ることができ、それはまさに人工ニューラルネットワークまたはエージェントが今見ているものです。
実際のTournellesのプロービングに行くときのコースのこの部分では、エージェントは実際にこの正確な画像を見ることになります。ピクセルを見ることになります。この正確な画像は、この人のピクセルでいっぱいになりますこの顔にこのパーセンテージを付けて、ここで見ているものすべてを正確にエージェントに見せてくれるものです。
それから、それを解剖する必要があります。それは、リフ肥満を引っ張ることによって解剖しなければなりません。そして、それは、神経網に入るでしょう。
そして言うまでもなく、ニューラルネットワークは実際にはそれよりもはるかに複雑であるため、このようなものに置き換えましょう。
これはあまり複雑ではありません。
これはもう少し複雑ですが、実際にはニューラルネットワークは、あなたが非常に面白くて、これよりもはるかに複雑になるかどうかを検討しています。
しかし、あなたがすでに5つの入力を持っていても、2つのものの種類がはるかに複雑になっても、あなたはすでにここで見ることができるように、エージェントが取ることができるより多くの行動があることがわかります。
だから、運命の試合では、ロンのシュートリロードを見て左と右のルックダウンを回す。
あるいは、最初の人で可能なさまざまな行動が、そうしたいと思っていることをすべて知っています。
さらに、それはあなたができることである必要はありません。
このエージェントを別の種類のゲームに触れることができます。
それは、その環境の視覚的表現のようなものであれば、すでに構造全体が処理する準備ができているインフラストラクチャ全体を持っているからです。それ。
だからこそ、深い畳み込みのCULE学習はすべてについてです。
だから我々は次のステップにもそれを取り入れています。私たちのエージェントの脳に畳み込みを加えたり、畳み込んだりして、私たちはそれをさらに複雑にしています。それゆえ、もっと複雑な問題を解決することに飽きます挑戦。
ですから、これが壮大なセクションになることに非常に興奮していて、驚くべきことをいくつか作成して、次のチュートリアルでお会いするのを待つことはできません。
それまではAIをお楽しみください。